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Enregistrement W2501240337 · doi:10.1186/s12913-016-1579-z

Advancing scoping study methodology: a web-based survey and consultation of perceptions on terminology, definition and methodological steps

2016· article· en· W2501240337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalOttawa HospitalInstitute for Work & HealthToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoDalhousie UniversityPublic Health AgencyUniversity of AlbertaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaPublic Health Agency of CanadaYork UniversityQueen's UniversityMcMaster UniversityMcGill University
Mots-clésTerminologyStakeholderHealth informaticsNursing researchScope (computer science)Grey literatureStrengths and weaknessesDescriptive statisticsMedicineMedical educationPsychologyKnowledge managementMEDLINEManagement scienceNursingPublic healthPublic relationsComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scoping studies (or reviews) are a method used to comprehensively map evidence across a range of study designs in an area, with the aim of informing future research practice, programs and policy. However, no universal agreement exists on terminology, definition or methodological steps. Our aim was to understand the experiences of, and considerations for conducting scoping studies from the perspective of academic and community partners. Primary objectives were to 1) describe experiences conducting scoping studies including strengths and challenges; and 2) describe perspectives on terminology, definition, and methodological steps. METHODS: We conducted a cross-sectional web-based survey with clinicians, educators, researchers, knowledge users, representatives from community-based organizations, graduate students, and policy stakeholders with experience and/or interest in conducting scoping studies to gain an understanding of experiences and perspectives on the conduct and reporting of scoping studies. We administered an electronic self-reported questionnaire comprised of 22 items related to experiences with scoping studies, strengths and challenges, opinions on terminology, and methodological steps. We analyzed questionnaire data using descriptive statistics and content analytical techniques. Survey results were discussed during a multi-stakeholder consultation to identify key considerations in the conduct and reporting of scoping studies. RESULTS: Of the 83 invitations, 54 individuals (65 %) completed the scoping questionnaire, and 48 (58 %) attended the scoping study meeting from Canada, the United Kingdom and United States. Many scoping study strengths were dually identified as challenges including breadth of scope, and iterative process. No consensus on terminology emerged, however key defining features that comprised a working definition of scoping studies included the exploratory mapping of literature in a field; iterative process, inclusion of grey literature; no quality assessment of included studies, and an optional consultation phase. We offer considerations for the conduct and reporting of scoping studies for researchers, clinicians and knowledge users engaging in this methodology. CONCLUSIONS: Lack of consensus on scoping terminology, definition and methodological steps persists. Reasons for this may be attributed to diversity of disciplines adopting this methodology for differing purposes. Further work is needed to establish guidelines on the reporting and methodological quality assessment of scoping studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,881
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle